資料介紹
本文首先建立了生物發酵過程的仿射非線性數學模型,然后采用微分幾何精確線性
化理論,把非線性系統轉化成了一個線性系統,最后在此基礎上應用非線性變結構控制理論指數趨近律法進行設計,實現了一種較新的對發酵過程的控制。仿真結果表明,該控制系統具有良好的動靜態性能。
生物科學的迅速發展對微生物發酵過程的控制提出了越來越高的要求。由于發酵過程
是一個非常復雜的生化過程,其數學模型是一個多參數、時變、耦合的非線性系統,因此采用傳統的PID 控制、定值控制或近似線性化方法顯然很難取得良好的控制效果。近年來,隨著現代控制理論和計算機技術的不斷發展,針對發酵過程的控制,國內外學者提出了預測控制、遺傳算法、神經網絡、神經網絡逆系統等許多有價值的方法。文獻[1]嘗試了微分幾何方法,但由于發酵過程模型的不確定性和參數的時變性使得其控制效果并不理想。
基于指數趨近律法的變結構滑模控制,以其設計簡單、魯棒性強等優點有效地彌補了
微分幾何控制的不足。本文在采用微分幾何方法實現系統精確線性化解耦的基礎上,利用非線性變結構控制理論指數趨近律法進行設計,從而既實現了系統的非線性解耦控制,提高了系統的控制精度,又有效克服了微分幾何方法魯棒性差和過分依賴數學模型的缺點,提高了對發酵過程的控制能力。
化理論,把非線性系統轉化成了一個線性系統,最后在此基礎上應用非線性變結構控制理論指數趨近律法進行設計,實現了一種較新的對發酵過程的控制。仿真結果表明,該控制系統具有良好的動靜態性能。
生物科學的迅速發展對微生物發酵過程的控制提出了越來越高的要求。由于發酵過程
是一個非常復雜的生化過程,其數學模型是一個多參數、時變、耦合的非線性系統,因此采用傳統的PID 控制、定值控制或近似線性化方法顯然很難取得良好的控制效果。近年來,隨著現代控制理論和計算機技術的不斷發展,針對發酵過程的控制,國內外學者提出了預測控制、遺傳算法、神經網絡、神經網絡逆系統等許多有價值的方法。文獻[1]嘗試了微分幾何方法,但由于發酵過程模型的不確定性和參數的時變性使得其控制效果并不理想。
基于指數趨近律法的變結構滑模控制,以其設計簡單、魯棒性強等優點有效地彌補了
微分幾何控制的不足。本文在采用微分幾何方法實現系統精確線性化解耦的基礎上,利用非線性變結構控制理論指數趨近律法進行設計,從而既實現了系統的非線性解耦控制,提高了系統的控制精度,又有效克服了微分幾何方法魯棒性差和過分依賴數學模型的缺點,提高了對發酵過程的控制能力。
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